UniCATS-CTX-vec2wav:声学上下文感知声码器
UniCATS-CTX-vec2wav是一个创新的声码器系统,是UniCATS统一上下文感知文本转语音框架中的重要组成部分。它由X-LANCE团队开发,旨在利用声学上下文信息来生成高质量的语音输出。
项目概述
UniCATS-CTX-vec2wav是AAAI 2024论文《UniCATS: A Unified Context-Aware Text-to-Speech Framework with Contextual VQ-Diffusion and Vocoding》中提出的声码器模型的官方实现。该项目的主要目标是通过利用声学上下文信息来改进语音合成的质量和自然度。
CTX-vec2wav声码器与CTX-txt2vec声学模型配合使用,共同构成了UniCATS框架。CTX-txt2vec负责从输入文本预测语义标记,而CTX-vec2wav则将这些语义标记转换为波形,同时考虑声学上下文信息。
主要特性
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声学上下文感知: CTX-vec2wav能够利用声学上下文信息来生成更自然、连贯的语音。
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语音连续性与编辑: 该模型支持语音连续生成和编辑,可以无缝衔接上下文语音。
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高质量语音重建: 在从语义标记重建语音方面,CTX-vec2wav的表现优于HifiGAN和AudioLM等模型。
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灵活的采样率: 提供16kHz和24kHz两个版本的预训练模型,适应不同的应用场景。
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多GPU训练支持: 自动处理多GPU训练,提高训练效率。
环境配置
CTX-vec2wav在Linux环境下的Python 3.9版本上进行了测试。推荐使用Conda创建虚拟环境:
conda create -n ctxv2w python=3.9
conda activate ctxv2w
pip install -r requirements.txt
source path.sh
推理过程
对于已经在data/目录中注册的语音,可以通过以下命令进行推理:
bash run.sh --stage 3 --stop_stage 3
您还可以创建子集并在其上执行推理:
subset_data_dir.sh data/eval_all 200 data/eval_subset
bash run.sh --stage 3 --stop_stage 3 --eval_set "eval_subset"
训练过程
在开始训练之前,需要正确构建data和feats目录。训练命令如下:
bash run.sh --stage 2 --stop_stage 2
这将在exp/train_all_ctxv2w.v1目录下创建日志文件。如果设置了$CUDA_VISIBLE_DEVICES环境变量,脚本会自动处理多GPU训练。
预训练模型
项目提供了两个版本的预训练模型参数:
这两个版本的主要区别在于HifiGAN生成器中的上采样率不同。
研究影响
UniCATS-CTX-vec2wav在语音合成领域展现了promising的结果:
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在语音重建任务中,它的表现优于HifiGAN和AudioLM等先进模型。
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作为UniCATS框架的一部分,它在语音连续生成和编辑任务中达到了state-of-the-art的性能。
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通过利用声学上下文信息,该模型能够生成更加自然、连贯的语音输出。
总结
UniCATS-CTX-vec2wav作为一个创新的声学上下文感知声码器,为语音合成领域带来了新的可能性。它不仅提高了语音质量,还增强了语音编辑和连续生成的能力。随着进一步的研究和应用,这项技术有望在各种语音相关应用中发挥重要作用,如语音助手、有声书籍生成等领域。
研究人员和开发者可以利用UniCATS-CTX-vec2wav来探索更加自然、富有表现力的语音合成方法,为用户提供更优质的语音交互体验。同时,该项目的开源性质也为整个语音合成社区提供了宝贵的资源,促进了相关技术的进步和创新。
